| 摘要 | 第2-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第16-27页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第16-17页 |
| 1.2 国内外研究现状和文献综述 | 第17-21页 |
| 1.2.1 经济增长和通货膨胀预测研究评述 | 第17-20页 |
| 1.2.2 经济增长和通货膨胀影响因素研究评述 | 第20-21页 |
| 1.3 研究思路及结构安排 | 第21-25页 |
| 1.3.1 研究思路 | 第21-23页 |
| 1.3.2 结构安排 | 第23-25页 |
| 1.4 研究创新与不足 | 第25-27页 |
| 1.4.1 研究创新 | 第25-26页 |
| 1.4.2 研究不足 | 第26-27页 |
| 2 贝叶斯估计方法简介 | 第27-43页 |
| 2.1 随机数的抽取 | 第27-28页 |
| 2.1.1 从正态分布中抽样 | 第27-28页 |
| 2.1.2 从正态逆威沙特分布中抽样 | 第28页 |
| 2.1.3 从逆伽马分布中抽样 | 第28页 |
| 2.2 基于吉布斯抽样的VAR模型估计 | 第28-30页 |
| 2.2.1 VAR模型参数的条件后验分布 | 第28-29页 |
| 2.2.2 VAR模型的吉布斯抽样过程 | 第29-30页 |
| 2.3 用吉布斯抽样方法估计不同先验设定的VAR模型 | 第30-36页 |
| 2.3.1 明尼苏达先验 | 第30-33页 |
| 2.3.2 正态逆威沙特先验 | 第33-35页 |
| 2.3.3 独立正态逆威沙特先验 | 第35-36页 |
| 2.4 用MH算法估计随机波动 | 第36-41页 |
| 2.4.1 MH算法简介 | 第36-37页 |
| 2.4.2 随机游走MH算法 | 第37页 |
| 2.4.3 独立MH算法 | 第37-38页 |
| 2.4.4 用MH算法估计随机波动模型 | 第38-41页 |
| 2.5 收敛诊断 | 第41-43页 |
| 3 基于贝叶斯变量选择方法的经济增长与物价预测及评价 | 第43-57页 |
| 3.1 贝叶斯变量选择模型介绍 | 第43-46页 |
| 3.1.1 贝叶斯变量选择的一般原理 | 第43-44页 |
| 3.1.2 贝叶斯变量选择的实现方法 | 第44-45页 |
| 3.1.3 随机变量选择模型的估计过程 | 第45-46页 |
| 3.2 VAR模型的形式和先验分布选择 | 第46-49页 |
| 3.2.1 岭回归先验 | 第46页 |
| 3.2.2 明尼苏达先验 | 第46-47页 |
| 3.2.3 时变参数VAR模型 | 第47页 |
| 3.2.4 结构断点VAR | 第47-48页 |
| 3.2.5 多变量VAR模型 | 第48-49页 |
| 3.3 使用VAR模型预测宏观经济变量 | 第49-52页 |
| 3.3.1 预测模型设定 | 第49-51页 |
| 3.3.2 预测评估方法 | 第51-52页 |
| 3.4 预测结果评价 | 第52-56页 |
| 3.4.1 样本内变量选择结果 | 第52-54页 |
| 3.4.2 样本外预测效果 | 第54-56页 |
| 3.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 4 基于大型贝叶斯VAR模型的经济增长与物价预测及评价 | 第57-67页 |
| 4.1 大型贝叶斯VAR模型 | 第58-60页 |
| 4.2 模型设定和数据处理 | 第60-61页 |
| 4.3 预测评价方法 | 第61-63页 |
| 4.4 预测效果评价 | 第63-66页 |
| 4.4.1 包含不同变量的模型预测效果对比 | 第63-64页 |
| 4.4.2 包含不同滞后项的模型预测效果对比 | 第64-65页 |
| 4.4.3 贝叶斯VAR和因子增广VAR(FAVAR)预测效果对比 | 第65-66页 |
| 4.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 5 基于混频动态因子模型的经济增长速度实时预测 | 第67-82页 |
| 5.1 混频动态因子模型 | 第68-72页 |
| 5.1.1 月度动态因子模型 | 第68-69页 |
| 5.1.2 混频动态因子模型 | 第69-70页 |
| 5.1.3 预测模型设定 | 第70页 |
| 5.1.4 预测修正及新息 | 第70-72页 |
| 5.2 数据集的构建及模型估计 | 第72-77页 |
| 5.2.1 构建实时数据集 | 第72-73页 |
| 5.2.2 数据处理 | 第73-75页 |
| 5.2.3 模型估计 | 第75-77页 |
| 5.3 模型实时预测结果分析 | 第77-81页 |
| 5.3.1 模型预测效果评价 | 第77-79页 |
| 5.3.2 预测修正及新息分析 | 第79-80页 |
| 5.3.3 季度同比增速预测分析 | 第80-81页 |
| 5.4 本章小结 | 第81-82页 |
| 6 基于金融状况指数的经济增长与物价预测及评价 | 第82-101页 |
| 6.1 时变参数FAVAR模型简介 | 第84-89页 |
| 6.1.1 模型概要 | 第84-85页 |
| 6.1.2 时变因子载荷FAVAR模型及估计方法 | 第85-88页 |
| 6.1.3 时变维度的TVP-FAVAR模型 | 第88-89页 |
| 6.2 变量的选取 | 第89-91页 |
| 6.3 金融状况指数与变量分析 | 第91-93页 |
| 6.3.1 金融状况指数 | 第91-92页 |
| 6.3.2 模型中包含的变量数量分析 | 第92页 |
| 6.3.3 各个变量进入模型的概率 | 第92-93页 |
| 6.4 FCI与物价的关系分析 | 第93-96页 |
| 6.4.1 相关性分析 | 第94-95页 |
| 6.4.2 Granger因果关系分析 | 第95页 |
| 6.4.3 FCI对通胀率的预测能力分析 | 第95-96页 |
| 6.5 FCI与产出的关系分析 | 第96-99页 |
| 6.5.1 相关性分析 | 第96-97页 |
| 6.5.2 Granger因果关系分析 | 第97-98页 |
| 6.5.3 FCI对产出的预测能力分析 | 第98-99页 |
| 6.6 本章小结 | 第99-101页 |
| 7 基于符号约束的时变参数FAVAR模型的宏观冲击分析 | 第101-122页 |
| 7.1 时变参数动态因子模型的设定及其估计 | 第103-108页 |
| 7.1.1 时变参数动态因子模型 | 第103-105页 |
| 7.1.2 模型估计 | 第105页 |
| 7.1.3 脉冲响应函数的计算 | 第105-106页 |
| 7.1.4 数据说明 | 第106-108页 |
| 7.2 宏观冲击的识别方法 | 第108-113页 |
| 7.2.1 SVAR模型的识别问题 | 第108-109页 |
| 7.2.2 长期约束识别 | 第109-110页 |
| 7.2.3 短期约束识别 | 第110页 |
| 7.2.4 符号约束识别方法 | 第110-113页 |
| 7.3 宏观经济冲击的实证分析 | 第113-120页 |
| 7.3.1 模型符号约束设定 | 第113页 |
| 7.3.2 共同因子及其随机波动的估计 | 第113-115页 |
| 7.3.3 货币政策对实际经济活动的影响分析 | 第115-117页 |
| 7.3.4 货币政策冲击对物价的影响分析 | 第117-118页 |
| 7.3.5 供给冲击与需求冲击的影响分析 | 第118-120页 |
| 7.4 本章小结 | 第120-122页 |
| 8 基于时变参数模型的通胀持续性和通胀影响因素分析 | 第122-137页 |
| 8.1 通胀持续性的国内外研究现状 | 第122-124页 |
| 8.1.1 通货膨胀持续性的时变特征 | 第122-123页 |
| 8.1.2 通货膨胀持续性的随机波动特征研究 | 第123页 |
| 8.1.3 分类价格指数持续性研究 | 第123-124页 |
| 8.2 新常态下的通胀持续性测度 | 第124-131页 |
| 8.2.1 测度通胀持续性 | 第124页 |
| 8.2.2 模型设定及估计 | 第124-126页 |
| 8.2.3 通胀持续性的时变特征分析 | 第126-131页 |
| 8.3 通胀影响因素的时变特征分析 | 第131-135页 |
| 8.3.1 模型设定 | 第131-132页 |
| 8.3.2 TVP-VAR模型脉冲响应函数的计算 | 第132-133页 |
| 8.3.3 模型估计和数据说明 | 第133-134页 |
| 8.3.4 脉冲响应函数分析 | 第134-135页 |
| 8.4 本章小结 | 第135-137页 |
| 在学期间发表的科研成果 | 第137-138页 |
| 参考文献 | 第138-149页 |
| 后记 | 第149-150页 |
